通过可解释人工智能分析乳腺癌侵袭性疾病事件分类的数据表1

资源简介

通过可解释人工智能分析乳腺癌侵袭性疾病事件分类的数据表1

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的文本数据集，收录 1 个文件、合计 493.39 KB，主题涵盖 invasive disease events、breast cancer、explainable AI、10-year follow up、5-year follow up，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Data_Sheet_1_Analyzing breast cancer invasive disease event classification through explainable artificial intelligence.docx》。配套论文《Adoption of artificial intelligence in breast imaging: evaluation, ethical constraints and limitations》发表于 British Journal of Cancer（2021），DOI：10.1038/s41416-021-01333-w。源站首次发布：2023-02-02。

【数据内容】

源站原始描述：IntroductionRecently, accurate machine learning and deep learning approaches have been dedicated to the investigation of breast cancer invasive disease events (IDEs), such as recurrence, contralateral and second cancers. However, such approaches are poorly interpretable. MethodsThus, we designed an Explainable Artificial Intelligence (XAI) framework to investigate IDEs within a cohort of 486 breast cancer patients enrolled at IRCCS Istituto Tumori “Giovanni Paolo II” in Bari, Italy. Using Shaple…

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：引言 近年来，精确的机器学习和深度学习方法已被用于研究乳腺癌侵袭性疾病事件（IDEs），如复发、对侧癌和第二原发癌。然而，此类方法的可解释性较差。 方法 因此，我们设计了一个可解释人工智能（XAI）框架，用于研究入组于意大利巴里 IRCCS Istituto Tumori “Giovanni Paolo II” 的486例乳腺癌患者队列中的IDEs。我们使用Shapley值，根据临床实践中常采用的自首次肿瘤诊断起5年和10年两个时间段，确定了IDE的驱动特征。 结果 年龄、肿瘤直径、手术类型和多发性在5年时间段内占主导；而治疗相关特征，包括激素治疗、化疗方案和淋巴血管侵犯，在10年IDE预测中占主导。雌激素受体（ER）、

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 493.39 KB。Data_Sheet_1_Analyzing breast cancer invasive disease event classification through explainable artificial intelligence.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，493.39 KB。数据集 DOI：10.3389/fmed.2023.1116354.s001。

【主题与分类】

源站学科分类：Radiology and Organ Imaging、Foetal Development and Medicine、Obstetrics and Gynaecology、Primary Health Care、Medical and Health Sciences not elsewhere classified、Dermatology。主题标签：invasive disease events、breast cancer、explainable AI、10-year follow up、5-year follow up。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面：https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Analyzing_breast_cancer_invasive_disease_event_classification_through_explainable_artificial_intelligence_docx/21993785

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Massafra, Raffaella; Fanizzi, Annarita; Amoroso, Nicola; Bove, Samantha; Comes, Maria Colomba; Pomarico, Domenico; et al. (2023). Data_Sheet_1_Analyzing breast cancer invasive disease event classification through explainable artificial intelligence.docx. Frontiers. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-21，引用时请注意版本时效。